1)创建DataFrame的数据源 2)创建DataFrame的步骤 3.DataFrame数据核心操作 1)Agg 2)Alias 3)Cache 4)Collect 5)Columns 6)Corr 7)Count 8)Describe 9)Distinct 10)Drop 11)Dropna 12)Fillna 13)Filter 14)First 15)FlatMap 16)Head 17)
我们将使用 Spark DataFrame 来加载数据。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("CountDistinctExample").getOrCreate()# 读取 CSV 文件df=spark.read.csv("data.csv",header=True,inferSchema=True)# 显示数据df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
4. sortWithinPartitions + dropDuplicates DataFrame中,可以先将分区内数据进行排序,然后通过dropDuplicates将重复的数据删除. sortWithinPartitions: 将分区内的数据进行排序,通过源码我们可以看出此算子和sql中sort by作用相同,并且此算子是对每个executor中数据进行排序,并不会发生shuffle,所以效率较高.但是此算子并没办...
这个方法可以动态的传入一个或多个String类型的字段名,结果仍然为DataFrame对象,用于统计数值类型字段的统计值,比如count, mean, stddev, min, max等。 使用方法如下,其中c1字段为字符类型,c2字段为整型,c4字段为浮点型 jdbcDF .describe("c1","c2","c4").show() 结果如下, 5、first, head, take, takeAsL...
7)Count 可以通过count操作完成Dataframe数据的计数统计。 8)Describe 我们通过describe函数可以查看Dataframe数据的基本统计信息。 9)Distinct 如果要对Dataframe数据进行虑重操作,可以使用distinct算子操作。 10)Drop 删除数据或者字段都可以通过drop算子完成。
Spark学习之Dataset (DataFrame) 的基础操作 有类型操作 1.转换类型的操作 转换类型的操作主要包含:flatMap、map、mapPartitions、transform、as (1)flatMap 方法描述:通过flatMap可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset valds:Dataset[String] =Seq("hello spark","hello hadoop").toDS()...
14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 df.groupBy(“age”).agg(Map(“age” ->“count”)).show();df.groupBy(“age”).avg().show();都可以 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe,在2个dataframe都存在的元素 ...
groupBy + agg 聚合 作为聚合函数agg,通常是和分组函数groupby一起使用,表示对分组后的数据进行聚合操作;如果没有分组函数,默认是对整个dataframe进行聚合操作。 explode分割 # 为给定数组或映射中的每个元素返回一个新行 from pyspark.sql.functions import split, explode df = sc.parallelize([(1, 2, 3, 'a ...
DataFrame API Interpreter & Optimizer SQL Service 首先创建一个DataFrame对象。可以通过读取文件、从RDD转换等方式来创建一个DataFrame。 在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。 分组、聚合:groupBy()和agg()。 连接、联合:join()和union()。 优化查询:使用explain() ...
对于DataFrame,也可以通过 spark.sql.shuffle.partitions 设置并行度 该方法的使用背景一般是由于并行度过小,导致大量不同的key对应的数据分配到了一个 task 上,一般增大并行度可以解决。该方法只需要设置参数,实现简单,代价相对最小。 不过该方法只是让每个 task 执行更少的 key ,无法解决单个 key 对应数据很大造成...